一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法

针对高维昂贵黑箱问题(high-dimensional expensive black-box,HEB)处理过程中工程模型复杂、计算量大的难题,提出一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法(hierarchical design space reduction strategy based approximate high-dimensional optimization method,HSRAHO)。利用3种经典代理模型:多项式响应面模型、径向基函数模型和克里金模型,使用基于预测均方根误差权重因子优化方法计算获得各代理模型权系数,通过加权叠加构建组合代理模型,替代实际高维黑箱模型。使用多层设计空间缩减策略根据已知信息确定设计子空间,并在其内部确定有效样本点,逐步提高组合代理模型在感兴趣区域的预测精度,直至优化收敛。将提出的近似高维优化方法HSRAHO应用于标准优化函数和翼型设计优化问题,测试结果验证了该方法在高维优化效率和全局收敛性方面的优势。

基于多工况关联的无人车辆车身结构轻量化优化设计

未来战场的多样化对特种无人车辆的环境适应性提出了更高的要求。为满足特种无人车辆的多工况使用、高机动能力与低成本研制等要求,采用多工况关联设计与轻量化优化的思路对无人车桁架车身结构进行优化设计。考虑到多工况的车身结构设计变量多、设计空间大,面临仿真次数过多的问题,提出基于多工况关联的车身结构轻量化优化方法,利用设计变量区间缩减策略减小设计空间;引入高斯过程代理模型替换仿真分析实现结构设计方案性能的快速评估;结合遗传算法实现方案的优化。实验结果表明,最终优化方案在通过车身刚度强度和模态等多学科性能仿真验证的情况下,质量比初始方案降低14.12%,比只用高斯过程优化设计的方案降低8.87%。

飞机EMA行星轮减速器多学科协同优化设计

飞机机电作动器(EMA)要求可靠性高和使用寿命长,其行星轮减速器设计变量多,计算复杂,一些重要参数的选取直接影响EMA性能及使用寿命。为得到能够显著提高EMA性能的小体积行星轮减速器,采用设计空间缩减多学科协同优化设计算法对行星轮减速器进行研究。首先建立了由1个目标函数、5个设计变量和8个约束方程构成的优化设计模型,然后进行设计计算和优化结果分析。结果表明,优化设计的数学模型能够真实反映设计问题,优化结果切合实际,准确可靠。

基于自适应混合近似模型的顶置武器站多柔体系统动力学优化研究

针对顶置武器站结构优化设计存在计算量大、优化效率低等问题,提出一种基于自适应混合近似模型的优化策略,引入分层设计空间缩减思想,在优化迭代过程中依次在构造的全局空间、聚类空间和重点空间内选取样本点更新混合近似模型,以同时提高模型的全局和局部预测能力。使用典型测试函数算例和某顶置武器站结构动力优化实例,验证了所提优化策略的有效性。顶置武器站结构动力优化结果表明:使用该方法获得的武器站炮口扰动目标函数减小了58.3%,各炮口扰动参数得到有效改善;与静态近似模型方法相比,该方法所得的炮口扰动目标函数优化结果降低了14.5%,所需调用武器站分析计算模型次数减少了47.4%。